如果数据处理的最终用户是人的岗位，往往需要多维度呈现数据，而如果数据处理的最终用户是agent(人工智能产品)，往往需要根据agent的要求对数据进行处理。所以，要正确处理数据，一方面要根据数据本身的价值来衡量，另一方面也要与数据的应用场景和不同阶段密切相关。
如何正确进行数据处理？
首先，数据处理涉及到多种不同的方式，根据不同的应用场景，可能需要进行数据分析、数据呈现、数据存储、数据归并，或者是丢弃。所以，要想正确地进行数据处理，一方面要根据数据自身的价值来进行衡量，另一方面也与数据的应用场景和所处的不同阶段有密切的关系。在大数据时代背景下，大数据技术将全面提升数据的价值化，当然也会全面带动数据采集、数据分析、数据存储、数据安全和数据应用等一系列产业环节的发展，所以当前对于数据处理往往有了更多的含义。
数据处理通常需要考虑以下三方面因素：第一：数据采集。数据的处理方式与数据采集方式和渠道有密切的联系，通常对于一些用户个人信息的采集，应该严格限制数据的应用边界，通常也应该在一定时间内进行销毁，以防止个人隐私的泄露。当然，在获得用户的授权之后，可以针对用户数据进行一系列价值化操作，但是这个过程应该有严格的限制。
第二：数据类型。从技术手段来看，数据处理的方式与数据类型的关系比较密切。比如对于结构化数据来说，Excel、BI工具和关系型数据库就可以完成处理，而且处理的精确度会比较高，这是“小数据时代”的常见数据处理方式，而在大数据时代，数据处理通常还需要结合流处理方式，数据分析的纬度和实效性也有了较大幅度的提升。
第三：应用场景。数据处理除了要考虑数据采集方式和数据类型之外，另一个重要因素就是应用场景，不同的应用场景需要采取不同的处理方式。如果数据处理的最终用户是人力岗位，那么往往需要做数据的多维度呈现，而如果数据处理的最终用户是智能体（人工智能产品），那么往往需要按照智能体的要求进行数据处理。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如何使数据发挥出最大的价值？
在当今大数据时代中，数据越来越引起人们的重视，数据的价值被无限放大，事实上，数据本身是没有价值的，而数据的价值来源于将它们整理在一起，发掘背后的规律，也就是常说的数据决策分析，而实现这一手段需要企业从认知上、前提上、工具上去把握。 正确认知数据企业需要摆正对数据的认识，首先明确利用数据的确可以为企业的决定分析带来帮助；其次明确数据并不是收集的越多越好，不要为了分析而去收集大量与业务无关的低质数据；最后有效利用起企业当前内部信息化系统中产生的数据。
先有质再有量企业利用数据的最终目的是运营决策分析、战略把控、风险预置，数据治理是数据分析的必要前提，数据源头不统一、数据冗余、缺失、内容不一致等问题，都会影响决策分析的效果，造成分析数据不准、与实际偏差大的情况。选择对应工具数据分析常伴随BI商业智能、大数据分析等工具，企业需要根据自身信息化建设情况及实际分析需求进行工具的选择，对于内部业务数据分析可以选择BI工具，将企业过去、现在的业务数据从中归纳提取共性、差异，掌握当下组织的运营现状，做出科学的经营决策。
对于内外部数据决策分析、市场形势把握、风险管控、上下游业务联动需要选择大数据分析平台，分析内部运营决策的同时，对海量数据的计算，分析出规律，从而支撑未来的行情趋势预测，帮助企业个性化决策，制定未来战略计划。综上所述，随着数据分析技术的发展及分析能力的提升，未来数据所产生的价值也会逐步提升，在数据时代，谁掌握着有用的数据，谁将获得更多的先机。
村民养的土鸡土鸭在没有市场销路的情况下有什么好的办法可以解决销售问题呢？
农民养的本地鸡鸭没有市场。你可以从这方面入手，通过熟人购买，让他们觉得你养的是真正的土产，他们就会介绍给别人购买。这样口口相传，口口相传，口口相传，你的市场就慢慢打开了。也可以通过社区设立销售点，更容易打开市场。如果放在集市上卖，本地和国外养的鸡鸭都有。两个价格相差太大，人家又不知道你的是本地养的，效果不好。
